El desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) en la agricultura está permitiendo una transformación del modelo productivo.
Estas soluciones integran fuentes de datos y tecnologías emergentes para brindar respuestas a los retos agronómicos, desde la planificación hasta la comercialización agrícolas.
Su implementación se adapta a las particularidades de cada región y cultivo, convirtiendo a la IA en una herramienta para la toma de decisiones en campo. Enseguida revisemos algunas de esas herramieeentas.
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Monitoreo de cultivos y fitosanidad
Mediante el uso de imágenes satelitales, drones y sensores en campo, la IA permite procesar grandes volúmenes de datos para identificar enfermedades, deficiencias nutricionales o estrés hídrico en las plantas antes de que sean visibles al ojo humano.
Algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificar patrones en hojas (hojas secas, daños por insectos, presencia de enfermedades, etcétera), identificar plagas y sugerir intervenciones precisas.
Por ejemplo, empresas como BerryMex, en Jalisco, México, ya utilizan estas tecnologías en arándanos, fresas, frambuesas…, disminuyendo la aplicación de agroquímicos hasta 30 %.
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Agricultura de precisión
La agricultura de precisión basada en IA constituye un enfoque avanzado para manejar parcelas de forma diferencial.
A través de la integración de sistemas de información geográfica (SIG), sensores en tiempo real y aprendizaje automático, se generan mapas de prescripción que indican dónde, cuándo y cuánto aplicar de cada insumo.
La precisión se traduce en la optimización de insumos y una mayor eficiencia energética en el proceso productivo.
La inteligencia artificial (IA) permite el análisis de datos geoespaciales y meteorológicos para planificar la siembra, fertilización y riego con base en las características de cada parcela. Esto no solo mejora el rendimiento de los cultivos, sino que también reduce la utilización innecesaria de insumos.
En regiones con estrés hídrico como el norte de Guanajuato, México, se están aplicando algoritmos de riego inteligente que han generado ahorros de hasta 40 % en agua sin comprometer el rendimiento. También se emplean sensores de conductividad eléctrica para medir la calidad del suelo y ajustar la dosis de fertilizantes en tiempo real.
M. C. José Raymundo Elizalde Gastelo
Experto en agronegocios
El artículo completo está disponible en el vol. 64 de Agro Excelencia
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